基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的设计及应用

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的一般设计方法,并将此方法运用于舰船INS/GPS/Loran-c组合导航系统中.理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器的设计合理,算法具有全局最优性,能够提高系统的导航精度和容错能力.     

联邦滤波器在INS/GPS/DVS组合导航系统中的新应用

针对某机载导航系统不能满足高精度导航定位需要的问题,采用了动态信息分配系数方法,提出了一种新的基于联邦滤波器的INS/GPS/DVS组合导航方案,通过对各子滤波器的信息分配系数进行优化,增强了组合系统的导航性能.仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了组合导航系统的精度和故障检测能力.     

多传感器组合导航系统评述

介绍了组合导航系统的重要性、发展现状和发展趋势。根据导航与目标跟踪的区别与联系,从多传感器组合导航系统研究的角度出发,在概念理解、模型建立和系统结构等方面做了详细的评述,提出了多传感器导航信息融合系统的功能模型,分析了位置融合级的结构模型。     

基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼波滤器的设计及应用

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的一般设计方法,并将此方法运用于舰船INS/GPS/Loran-c组合导航系统中。理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器的设计合理,算法具有全局最优性,能够提高系统的导航精度和容错能力。     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

一种高超声速飞行器组合导航新方法

针对传统INS/CNS/GNSS组合导航3个异质传感器进行信息融合主滤波器易发散以及高超声速飞行器的特性,设计了由惯导与卫星导航深组合构成子滤波器1、惯导与间接敏感地平天文导航构成子滤波器2的SINS/CNS/GNSS组合导航新方法;详细推导了基于联邦滤波的位置、速度、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,该方法实现了精度和可靠性的有效一致,位置、速度和姿态精度较高,而且滤波器比较稳定.     

一种SINS/CNS紧耦合组合导航信息融合方法

为了提高组合导航系统的定姿精度,介绍了一种松耦合组合模式的SINS/CNS组合导航信息融合方法的原理,提出了一种基于紧耦合组合模式的SINS/CNS组合导航信息融合方法,并对2种信息融合方法进行了仿真实验.仿真结果表明:和基于松耦合组合模式相比,基于深耦合组合模式的SINS/CNS组合导航信息融合方法的定姿精度有了明显提高.     

低成本SINS/GPS组合导航系统仿真

捷联惯导系统(SINS)由于受到自身传感器性能和惯性导航原理的影响,导航定位误差较大。随着GPS导航系统性能的不断完善以及GPS固有的一些不足之处,将SINS和GPS两者进行组合形成组合导航系统,以此来完成载体的导航任务成为目前的研究热点。针对一种适合于工程应用的低成本SINS/GPS组合导航系统进行了仿真研究,并对该组合导航系统建立了一种工程化的系统模型。利用自适应卡尔曼滤波器对系统误差进行估计,获得了良好的效果。通过仿真实验验证了所建立的系统模型能够满足组合导航系统的功能要求并具有良好的稳定性。     

基于Simulink的组合导航信息融合仿真平台的构建

目前进行组合导航方面各种算法的研究主要还是利用仿真进行验证,而对这一方面进行仿真的基础性平台却未曾真正建立.基于Simulink用于仿真的独特优势,利用Simulink工具,采用信息融合中普遍采用的联合滤波结构构造了INS/GPS/GLONASS/双星导航融合仿真平台,详细论述了平台的构建过程以及基于这一平台进行仿真研究存在的优势,并通过卡尔曼滤波算法进行了组合导航系统的仿真实现,绘出了仿真结果误差图形.仿真结果证明系统模型正确、平台设计合理,可以作为进行组合导航系统研究的仿真平台.     

基于非线性技术的AUV组合导航新方法

针对小型AUV对低成本、微小型、高性能导航系统的需求,提出了一种基于MEMS技术的IMU/DVL组合导航新方法.分析了低成本惯性导航系统的特点和误差模型,为有效提高系统的导航精度引入多酱勒测速仪与微机械惯性测量单元相组合,并采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法设计组合导航系统的滤波器.仿真结果表明,基于UKF滤波的MEMS...